【摘 要】
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随着经济全球化、城市化的高速发展,不可避免的对生态环境造成了一定影响。在我国农田土壤的污染问题逐年加重,土壤中重金属污染风险的评价工作基本都依靠该领域的专家通过自己的专业知识进行统筹估算,存在一定的主观因素影响并且效率不高。本文结合机器学习技术建立智能分析模型,在土地污染风险评价方面极大的提高了工作效率。本文主要使用KM（K-means,K均值聚类算法）-SMOTE（Synthetic Minor
【基金项目】
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湖北省技术创新重大项目“武汉城郊农田土壤重金属积累特征及风险评价”,项目编号202018ABA099；
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随着经济全球化、城市化的高速发展,不可避免的对生态环境造成了一定影响。在我国农田土壤的污染问题逐年加重,土壤中重金属污染风险的评价工作基本都依靠该领域的专家通过自己的专业知识进行统筹估算,存在一定的主观因素影响并且效率不高。本文结合机器学习技术建立智能分析模型,在土地污染风险评价方面极大的提高了工作效率。本文主要使用KM（K-means,K均值聚类算法）-SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique,合成少数类过采样技术）算法和SVM（Support Vector Machines,支持向量机）建立一个智能分析土壤重金属风险的模型,并对算法做出相应的改进,以武汉市部分城郊农业区的土壤作为实验数据,对本文提出的算法结合实际数据进行预测,并验证其算法的有效性。本文主要的主要研究内容如下:（1）通过学习传统土壤重金属污染评价的常用的方法,并对其优缺点进行了分析。然后对基于机器学习的土壤重金属污染评价的相关算法进行介绍,通过分析相关算法的优缺点,确定需要改进的方向。（2）针对实际应用中存在的不平衡数据的分类处理问题,本文提出了KM-SMOTE-SVM算法,运用K-Means算法能够有效的聚类,以簇心为基点,在SMOTE算法的采样公式的基础上进行改进,新的KM-SMOTE采样公式能控制在少数类的均值区间内插值,有效的解决原算法的少数类样本分布不均匀和模糊边界问题。改进后的算法分类效果在准确率方面有接近12%左右的提高。（3）应用KM-SMOTE算法对土壤重金属污染风险建立智能评价模型通过SVM分类器完成的智能评价。在部分土壤数据上进行了相关实验,对比多种分类算法的风险评价结果,得到以KM-SMOTE-SVM算法在五项指标上都有10%左右的提升。总之,本文所提出的基于KM-SMOTE-SVM算法能有效地预测和评估土壤重金属污染风险,对于解决当前土壤污染问题有积极作用,有利于我国农业安全生产。
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